企业 AI 本地部署 · 上海 · 20 年 IT 服务
把企业自己的资料、系统和 AI 接起来
围绕企业知识库、AI Agent、数据基础设施与本地部署,从现状诊断到部署运维,帮助企业把自己的资料和系统真正接入 AI。
20 年企业 IT 服务经验 · 上海本地服务
企业 AI 连接架构
企业里到底什么场景,最值得先用 AI 跑通
三个最常听到的内部声音。
01
资料散落
流程、文档、设备说明、客户档案分散在多个群、目录和邮箱里反复查找;新员工上手靠口口相传。
02
公共 AI 不懂内部知识
通用大模型无法可靠回答企业内部问题,回答对了没有原文出处,错了也不知道错在哪。
03
真正落地需要连接系统和流程
企业 AI 不是装一个聊天框。需要能查询 ERP / NAS / 邮箱,按权限脱敏,落到具体业务环节。
三档方案,按场景挑
Lite 起步、Standard 推荐、Private 本地推理。
Lite
Standard 推荐
Private
适合谁
小团队 · 轻量起步
中型企业 · 企业知识协作
高保密 · 本地推理场景
数据边界
不含 NAS 自动同步 · 不含本地模型
知识数据可本地部署;使用云模型时,检索上下文可能进入模型推理
本地推理为主;具体数据边界按部署方案确认
部署
容器 · IM 接入
容器 · NAS 自动同步 · 多模型主备
本地 GPU · 可按部署方案支持断公网运行
核心能力
轻量 RAG · IM 入口
AI Gateway · 多模型 · 权限 / 审计
本地大模型 · 严格权限 · 全量审计
Standard
推荐
适合谁
中型企业 · 企业知识协作
数据边界
知识数据可本地部署;使用云模型时,检索上下文可能进入模型推理
核心能力
AI Gateway · 多模型 · 权限 / 审计
一个企业问题,AI 怎么处理
Hero 讲的是系统组成,这里讲一个真实问题从提问到答案的运行过程。
STEP 01
员工提问
在飞书 / 企微 / Web 里直接 @ 网猫 AI 助手,发起一个真实问题。
STEP 02
Router 判断
意图分类:是不是要查资料、要不要走工具、是否触发审批。
STEP 03
RAG 检索 / Tools
从 NAS / 文档 / 邮箱 / 业务系统取回原文片段,必要时调用工具。
STEP 04
模型生成
结合检索片段生成回答,标记原文引用并按权限脱敏。
STEP 05
引用答案 / 执行结果
回答返回员工入口,带原文链接;执行类任务回执结果。
优先聚焦两个方向
方向不堆叠,落地分阶段。
应用方向
从两个最值得落地的方向起步。
制造业
工艺问答 / 设备维护历史沉淀到知识库,作为现场查询入口。
设计 / 咨询服务
项目档案 + 合同范本统一检索,作为咨询团队的内部入口。
落地流程
四个阶段同等状态,按顺序推进。
1
现状诊断
梳理企业资料 / 流程 / 现有系统,评估哪块最值得先用 AI 跑通。
2
小范围 POC
小范围、按项目单独报价,验证 AI 在企业内的实际价值。
3
部署接入
独立容器部署,按方案确认接口与变更影响。
4
持续运维
Bug 修复 / 安全补丁 / 模型升级 / 接口适配,按合同条款约定。